📚Python实现KNN算法 | 实验报告🎯

最近在学习机器学习的基础算法，决定用Python动手实践一下经典的KNN（K-近邻）算法！✨通过这次实验，我对KNN的理解更加深刻了。简单来说，KNN是一种基于实例的学习方法，它通过计算数据点之间的距离来判断新数据所属类别。💬

实验中，我使用了sklearn库中的iris数据集，这是一个非常经典的分类问题。鸢尾花的三种类型分别是setosa、versicolor和virginica，通过花瓣和花萼的长度宽度进行区分。🌸🍃

代码实现起来其实并不复杂，主要分为几个步骤：加载数据、划分训练集与测试集、定义K值、计算距离并排序、最后投票选出最可能的类别。🎯

经过多次调整K值，我发现当K=5时，模型的表现最佳，准确率高达97%！👏 这次实验不仅让我掌握了KNN的基本原理，还对Python的数据处理能力有了更深的认识。💡

如果你也想尝试，不妨动手试试吧！💪 Python MachineLearning KNN